Closed Sun-DongYang closed 5 years ago
您好,有幸拜读了您的文章与代码.但是在训练classifier_net的时候存在一些困惑. classsifier net的检测部分是第一步训练的detector net,classifier net初始权重时,检测部分也是初始化的detector net训练100个epoch的权重. 在训练classsifier net时,也会交叉的训练detector net,对于detector net的数据读入这里,我存在一些疑惑. 在训练detector net阶段:训练detector net时所用的data.py读取的数据是做过归一化处理的即代码中sample = (sample.astype(np.float32)-128)/128与imgs = (imgs.astype(np.float32)-128)/128 在训练classifier net阶段:训练detector net时所用的data_detector.py与data_classifier.py这两个文件在读取数据作为detector net的输入时,却没有做数据归一化即代码中:sample = sample.astype(np.float32),crop = crop.astype(np.float32). 这两个detector net是不相干的吗? 还有一个困惑,就是detector net的coord是起到什么作用?? 谢谢
您好,有幸拜读了您的文章与代码.但是在训练classifier_net的时候存在一些困惑. classsifier net的检测部分是第一步训练的detector net,classifier net初始权重时,检测部分也是初始化的detector net训练100个epoch的权重. 在训练classsifier net时,也会交叉的训练detector net,对于detector net的数据读入这里,我存在一些疑惑. 在训练detector net阶段:训练detector net时所用的data.py读取的数据是做过归一化处理的即代码中sample = (sample.astype(np.float32)-128)/128与imgs = (imgs.astype(np.float32)-128)/128 在训练classifier net阶段:训练detector net时所用的data_detector.py与data_classifier.py这两个文件在读取数据作为detector net的输入时,却没有做数据归一化即代码中:sample = sample.astype(np.float32),crop = crop.astype(np.float32). 这两个detector net是不相干的吗? 还有一个困惑,就是detector net的coord是起到什么作用?? 谢谢